ABOUT THE SPEAKER
Charles Fleischer - Comedian, voice artist
Best known as the voice of Roger Rabbit, Charles Fleischer's multi-decade career includes work on stage and on screen, and an online emporium of unusual observations called MonkeyDog.

Why you should listen

Stand-up comedian and voice artist Charles Fleischer hit his stride in the '80s with voice roles in the live action-animation hybrid Who Framed Roger Rabbit?, building a prolific career of roles in cartoons and feature films in the decades since.

But perhaps he found his true calling in more recent years, discovering an interesting relationship between the numbers 27 and 37, which (he tells us) affect everything, as he says, "from protons to neutrons to croutons." This "blueprint for infinity" is called Moleeds, and he explains it in detail on his website, MonkeyDog.

Currently, he runs a media company in Southern California, and contributes writing to television and film.

More profile about the speaker
Charles Fleischer | Speaker | TED.com
TED2005

Charles Fleischer: All things are Moleeds

Charles Fleischer insiste: Todas as coisas são Moleeds

Filmed:
1,140,579 views

Numa atuação que só pode ser descrita como épica, o comediante Charles Fleischer faz uma caricatura histérica de um tema respeitado na TED: o mapa. Geometria, números, gráficos e arte filatélica também contribuem (de alguma forma), à medida que ele tece uma singular teoria sobre tudo chamada de "Moleeds".
- Comedian, voice artist
Best known as the voice of Roger Rabbit, Charles Fleischer's multi-decade career includes work on stage and on screen, and an online emporium of unusual observations called MonkeyDog. Full bio

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00:15
I am going to be talking about secrets.
0
0
3000
Falarei aqui sobre segredos.
00:18
Obviously the best way to divulge a secret
1
3000
2000
Obviamente a melhor maneira de divulgar um segredo
00:20
is to tell someone to not say anything about it.
2
5000
3000
é dizer a alguém para não contar a ninguém.
00:23
(Laughter)
3
8000
2000
(Risos)
00:25
Secrets. I'm using PowerPoint this year
4
10000
2000
Segredos. Estou usando o PowerPoint este ano
00:27
just because, you know, I'm into the TED thing.
5
12000
3000
só porque, sabem, estou interessado no TED.
00:30
(Laughter)
6
15000
1000
(Risos)
00:31
And when you use these things you don't have to go like that.
7
16000
2000
E quando se usam estas coisas não tem de se fazer assim.
00:33
You just press it.
8
18000
2000
É só pressionar.
00:35
(Laughter)
9
20000
4000
["Solicitou um comando secreto. Tem certeza que pretende continuar?"] (Risos)
00:39
Oh, man. Um, yes.
10
24000
3000
Pois... Sim.
00:42
(Laughter)
11
27000
2000
[Tem certeza mesmo?] (Risos)
00:44
Yes. I'm sure! Just change it!
12
29000
2000
Sim, tenho certeza! Simplesmente mude!
00:46
(Laughter)
13
31000
5000
[Não parece muito seguro. Esta é uma decisão importante. Porque não pensa um pouco mais?] (Risos)
00:51
Is Bill Gates here?
14
36000
3000
O Bill Gates está aqui?
00:54
Change it! Come on! What?
15
39000
2000
Mude! Vá lá! O quê?
00:56
(Laughter)
16
41000
1000
[Não me venha com essa postura que eu bloqueio este bicho num nanosegundo] (Risos)
00:57
Ah! Okay.
17
42000
2000
Ah! Ok.
00:59
That's not my slides, but it's okay.
18
44000
2000
Estes não são os meus slides, mas não faz mal.
01:01
(Laughter)
19
46000
3000
(Risos)
01:04
As you can see, these are all maps.
20
49000
3000
Como podem ver, isto tudo são mapas.
01:07
And maps are important devices for transferring information,
21
52000
4000
E mapas são instrumentos importantes na transferência de informação,
01:11
especially if you have human cognitive ability.
22
56000
4000
especialmente se tiverem capacidade cognitiva humana.
01:15
We can see that all formulas are really maps.
23
60000
4000
Podemos ver que todas as fórmulas são na realidade mapas.
01:19
Now, as humans, we make maps of places
24
64000
2000
Agora, enquanto humanos, fazemos mapas de lugares
01:21
that we seldom even go,
25
66000
2000
aos quais raramente vamos.
01:23
which seems a little wasteful of time.
26
68000
2000
O que parece um pouco de desperdício de tempo.
01:25
This, of course, is a map of the moon.
27
70000
4000
Isto, é claro, é um mapa da lua.
01:29
There're some very delightful names.
28
74000
2000
Existem alguns nomes encantadores.
01:31
Tranquilacalitis, [unclear]. My favorite is Frigoris.
29
76000
3000
Tranquilacalitis, [imperceptível]. O meu favorito é Frigoris.
01:34
What are these people thinking? Frigoris?
30
79000
3000
No que essas pessoas estavam pensando? Frigoris?
01:37
What the Frigoris you doing? Names are important.
31
82000
2000
Que Frigoris você está fazendo? Os nomes são importantes.
01:39
Frigoris? This is the Moon. People could live there one day.
32
84000
3000
Frigoris? Isto é a Lua. As pessoas poderão viver lá um dia.
01:42
I'll meet you at Frigoris. No. I don't think so.
33
87000
2000
Encontro contigo em Frigoris. Não. Acho que não.
01:44
(Laughter)
34
89000
3000
(Risos)
01:47
There we see Mars, again with various names.
35
92000
2000
Aqui vemos Marte, novamente com diversos nomes.
01:49
And this is all done, by the way,
36
94000
2000
E a propósito, isto é tudo feito
01:51
by the International Astronomical Union.
37
96000
2000
pela União Astronômica Internacional.
01:53
This is an actual group of people
38
98000
3000
Isto é um grupo real de pessoas,
01:56
that sit around naming planetary objects.
39
101000
3000
que se sentam e dão nomes a objetos planetários.
01:59
This is from their actual book.
40
104000
4000
Isto é de um livro atual deles.
02:03
These are some of the names that they have chosen, ladies and gentlemen.
41
108000
3000
Estes são alguns dos nomes que eles escolheram, senhoras e senhores.
02:06
I'll go through a little of them. Bolotnitsa.
42
111000
3000
Vou ler alguns deles. Bolotnitsa.
02:09
That, of course, is the Slavic swamp mermaid.
43
114000
3000
Que é, obviamente, a sereia dos pântanos eslava.
02:12
(Laughter)
44
117000
1000
(Risos)
02:13
Now I think the whole concept of a mermaid
45
118000
2000
Ora, eu acho que todo o conceito de sereia
02:15
doesn't really blend into the swamp feel.
46
120000
3000
não fica lá muito bem no ambiente do pântano.
02:18
(Laughter)
47
123000
1000
(Risos)
02:19
"Oh look! Mermaid come out of swamp. Oh boy!
48
124000
3000
"Olha! A sereia saiu do pântano. Meu Deus!
02:22
It's time for Bolotnitsa!"
49
127000
2000
Está na hora de Bolotnitsa!"
02:24
(Laughter)
50
129000
3000
(Risos)
02:27
Djabran Fluctus.
51
132000
2000
Djabran Fluctus.
02:29
If that don't flow off the tongue, what does?
52
134000
3000
Se isso não sai naturalmente da sua língua, o que sai?
02:32
(Laughter)
53
137000
2000
(Risadas)
02:34
I mean kids are studying this stuff
54
139000
2000
Eu quero dizer, crianças estão estudando essas coisas
02:36
and they've got the word "fluctus" up there. That's wrong.
55
141000
2000
e eles têm a palavra "fluctus" lá em cima. Isso está errado.
02:38
(Laughter)
56
143000
1000
(Risadas)
02:39
One dyslexic kid and he could be ruining his life.
57
144000
3000
Uma criança com dislexia e isso arruinaria sua vida.
02:42
(Laughter)
58
147000
2000
(Risadas)
02:44
"It fluctus up, Mama."
59
149000
3000
''É fluctus, mãe.''
02:47
Hikuleo Fluctus.
60
152000
2000
Hikuleo Fluctus.
02:49
That's a little more flowing. Hikuleo
61
154000
2000
Essa é um pouco mais fluente. Hikuleo
02:51
sounds like a kind of a Leonardo DiCaprio
62
156000
4000
soa como Leonardo DiCaprio
02:55
17 syllable thing.
63
160000
2000
palavra de 17 sílabas.
02:57
And that's the Tonga underworld.
64
162000
2000
E esse é o submundo Tonga.
02:59
And one of my favorites is the Itoki Fluctus,
65
164000
2000
E um dos meus favoritos é o Itoki Fluctus,
03:01
who is the Nicaraguan goddess of insects, stars, and planets.
66
166000
4000
que é a deusa nicaraguense dos insetos, estrelas e dos planetas.
03:05
Now, if you're a goddess of stars and planets
67
170000
3000
Agora, se você fosse uma deusa das estrelas e planetas
03:08
wouldn't you relegate insects to somebody else?
68
173000
3000
você não relegaria insetos para alguma outra pessoa?
03:11
(Laughter)
69
176000
1000
(Risadas)
03:12
"No, no, really, I'm so busy with the stars.
70
177000
2000
"Não, não, realmente, eu estou muito ocupado com as estrelas.
03:14
Would you mind taking the insects? Thank you darling.
71
179000
3000
Você se importaria em tomar conta dos insetos? Obrigado, querido.
03:17
Oh take the spiders too. I know they're not insects, but I don't care.
72
182000
3000
Tome conta das aranhas também. Eu sei que elas não são insetos, mas eu não me importo.
03:20
Monkeys, chimps, just get rid of the hairy creatures."
73
185000
3000
Macacos, chimpanzés, apenas livre-se das criaturas peludas."
03:23
(Laughter)
74
188000
2000
(Risadas)
03:25
Now, we're going to be going to Mars one day. And when we do,
75
190000
3000
Agora, nós estaremos indo para Marte um dia. E quando o fizermos
03:28
it's going to be unfair for the people that are living there
76
193000
2000
Será injusto para as pessoas que morarão lá um dia
03:30
to have to live with these ridiculous names.
77
195000
2000
ter que viver com esses nomes ridículos.
03:32
So, you'll be on Mars, and you're at
78
197000
2000
Então, você estará em Marte, e estará
03:34
Hellespointica Depressio
79
199000
3000
Hellespointica Depressio
03:37
which has got to be a really "up" place.
80
202000
2000
o qual tem que ser um lugar bem ''alto''.
03:39
(Laughter)
81
204000
2000
(Risadas)
03:41
Yeah, I'm at the Depressio, and I want to get over to Amazonis
82
206000
3000
Sim, Eu estou no Depressio, e eu quero ir para Amazonis
03:44
so I plug it into the Mars map,
83
209000
2000
então eu ligo o mapa de Marte,
03:46
and click the button and there's my directions.
84
211000
2000
e clico em um botão e ai está o meu caminho.
03:48
I go to Chrysokeras.
85
213000
2000
Eu vou para Chrysokeras.
03:50
(Laughter) Left to the Thymiamata.
86
215000
3000
(Risadas) À esquerda para Thymiamata.
03:53
Then to Niliacus Lacus,
87
218000
2000
Em seguida para Niliacus Lacus,
03:55
which is not a bad name.
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220000
2000
o que não é um palavrão.
03:57
Niliacus Lacus, try to get the practice, slick-a-tick-a-bacus.
89
222000
3000
Niliacus Lacus, para tentar obter a prática, slick-a-tick-a-bacus.
04:00
That's a cool name. I will say that.
90
225000
2000
Esse é o nome legal. Eu concordo.
04:02
So, I hold back a little of my venom
91
227000
2000
Então, eu vou guardar um pouco do meu veneno
04:04
for these astronomical misnomers.
92
229000
2000
para as más interpretações astronômicas.
04:06
And then of course Arnon to Thoth.
93
231000
2000
E é claro Arnon de Thoth.
04:08
And of course there will be advertisements.
94
233000
2000
E, claro, haverá anúncios.
04:10
This is from their rule book, the International Astronomical Union.
95
235000
3000
Isso vem do livro de regras da União Astronômica Internacional.
04:13
And you know they're international because
96
238000
1000
E você sabe que eles são internacionais porque
04:14
they put it "en Francais" as well.
97
239000
3000
eles colocam ''en francais'' também.
04:17
L'Union Astronomique Internationale,
98
242000
2000
L'Union Astronomique International,
04:19
for those of you who don't speak French.
99
244000
2000
para aqueles que não falam francês.
04:21
I thought I'd translate for you.
100
246000
2000
Eu pensei em traduzir para vocês.
04:23
From the rulebook: Nomenclature is a tool.
101
248000
2000
Do livro de regras: nomeclatura é uma ferramenta.
04:25
The first consideration, make it clear, simple and unambiguous.
102
250000
4000
A primeira consideração, deixar claro, simples e inequívoca.
04:29
And I think that Djabran Fluctus,
103
254000
2000
E eu penso que Djabran Fluctus,
04:31
that fits that mode.
104
256000
2000
é o melhor exemplo.
04:33
(Laughter)
105
258000
2000
(Risadas)
04:35
That's simple, the goddess of goats, very simple.
106
260000
2000
Essa é simples, a deusa das cabras, muito simples.
04:37
Djabran Fluctus.
107
262000
2000
Djabran Fluctus.
04:39
"Now, Frank is this clear to you, Djabran Fluctus?"
108
264000
2000
"Agora, Frank isso está claro para você, Djabran Fluctus?"
04:41
"Yeah, that's the goat goddess right? The Abacazanian?
109
266000
4000
"Sim, essa é a deusa das cabras, certo? A Abacazanian?
04:45
(Laughter)
110
270000
1000
(Risadas)
04:46
It's clear to me."
111
271000
2000
É claro para mim."
04:48
"Listen, I'm going back to the swamp mermaid. Can you call me in a little while?"
112
273000
3000
"Preste atenção, eu vou voltar para a sereia do pântano. Você pode me chamar daqui a pouco?"
04:51
(Laughter)
113
276000
2000
(Risadas)
04:53
Also, from the actual document
114
278000
2000
Também, desse documento
04:55
I highlighted a part I thought may be of interest.
115
280000
2000
Eu destaquei uma parte que pode ser de interesse.
04:57
Anyone can suggest changing a name.
116
282000
3000
Qualquer pessoa pode sugerir uma mudança de nome.
05:00
So, I look to you, fellow member of the Earth community.
117
285000
4000
Então, eu olho para vocês, caros cidadãos da comunidade da Terra.
05:04
We've got to change this stuff up fast.
118
289000
3000
Nós temos que mudar essa coisa rápido.
05:07
So, these are actual names of people that work there.
119
292000
3000
Então, esse são nomes de pessoas que trabalham lá.
05:10
I did some more investigation.
120
295000
2000
Eu fiz uma investigação.
05:12
These are more people working for this group.
121
297000
3000
Essas são pessoas que trabalham para esse grupo.
05:15
And, as you can see, they don't use their first names.
122
300000
4000
E, como vocês podem ver, eles não usam seus primeiros nomes.
05:19
(Laughter)
123
304000
1000
(Risadas)
05:20
These are people naming planets, and they won't use their first names.
124
305000
3000
Essas são pessoas nomeando planetas, e eles não usam seus primeiros nomes.
05:23
Something is askew here.
125
308000
2000
Algo é questionável aqui.
05:25
(Laughter)
126
310000
1000
(Risadas)
05:26
Is it because his name is really Jupiter Blunck?
127
311000
3000
Isso porque o nome é mesmo Jupiter Blunck?
05:29
(Laughter)
128
314000
2000
(Risadas)
05:31
Is that Ganymede Andromeda Burba?
129
316000
2000
Essa é Ganymede Andromeda Burba?
05:33
(Laughter)
130
318000
1000
(Risadas)
05:34
Is that Mars Ya Marov?
131
319000
2000
Aquele é Mars Ya Marov?
05:36
I don't know. But it's investigative material, no doubt.
132
321000
3000
Eu não sei. Mas é um material passível de investigação, sem dúvida.
05:39
There are some mapping people who do use their names.
133
324000
4000
Há pessoas que mapeiam as pessoas que usam seus nomes.
05:43
Witness please, Eugene Shoemaker,
134
328000
2000
Testemunhas por favor, Eugene Shoemaker,
05:45
who, diligently, from a young boy
135
330000
2000
que, diligentemente, desde pequeno
05:47
decided he wanted to make maps of celestial bodies.
136
332000
3000
decidiu que o que ele queria era fazer mapas de corpos celestiais.
05:50
Must have been a very interesting day in the Shoemaker house.
137
335000
2000
Deve ter sido um dia interessante na casa da família Shoemaker.
05:52
"Mom, I want to make maps."
138
337000
2000
"Mãe, eu quero fazer mapas."
05:54
"That's wonderful Eugene. You could make maps of Toronto."
139
339000
3000
"Isso é lindo Eugene. Você pode fazer mapas de Toronto"
05:57
"No, I want to make maps of planets."
140
342000
2000
"Não, eu quero fazer mapas de planetas.
05:59
"Yeah, go to your room."
141
344000
2000
"Ahh, vá para o seu quarto."
06:01
(Laughter)
142
346000
3000
(Risadas)
06:04
Martians, Venusians, Jovians.
143
349000
2000
Marcianos, Venusianos, Jovianos.
06:06
We have names for places where people don't exist.
144
351000
5000
Nós temos nomes para lugares onde pessoas não existem.
06:11
That seems a little silly to me.
145
356000
2000
Isso parece um pouco tolo para mim.
06:13
There are no Jovians.
146
358000
2000
Não existem jovianos.
06:15
Getting back to my premise, I used stamps, by the way,
147
360000
2000
Voltando para a minha premisa, eu usei selos, a propósito,
06:17
because you don't have to pay anybody for the rights.
148
362000
2000
porque você não tem que pagar ninguém pelos direitos autorais.
06:19
(Laughter)
149
364000
2000
(Risadas)
06:21
(Applause)
150
366000
1000
(Aplausos)
06:22
There is obviously Einstein, Niels Bohr,
151
367000
2000
Há obviamente Einstein, Neils Bohr,
06:24
de Fermat's last theorem, and I'm not sure whether that's James Coburn
152
369000
3000
o último teorema de Fermat, e eu não tenho certeza se isso é James Coburn
06:27
or Richard Harris.
153
372000
2000
ou Richard Harris.
06:29
(Laughter)
154
374000
2000
(Risadas)
06:31
It's definitely one of the two. I'm not really clear which one.
155
376000
2000
É definitivamente um dos dois. Eu não tenho certeza qual dos dois.
06:33
But obviously the point is that numbers are maps.
156
378000
2000
Mas obviamente o ponto é que números são mapas.
06:35
And within numbers, is there an underlying secret to the universe?
157
380000
4000
E dentro dos números, há algum segredo básico para o universo?
06:39
That is the premise of this particular presentation.
158
384000
3000
Essa é a premissa dessa apresentação.
06:42
By the way, that's a natural picture of Saturn,
159
387000
3000
A propósito, aquela é uma fotografia natural de Saturno,
06:45
no adjustments. I mean that's just beautiful.
160
390000
3000
sem ajustes. Quer dizer, é simplesmente lindo.
06:48
So beautiful that I will even give up a laugh
161
393000
2000
Tão lindo que eu até desisti de uma gargalhada
06:50
to explain my love of this particular planet,
162
395000
4000
para explicar o meu amor por este planeta em particular,
06:54
and the day Saturday, named after it, wonderfully.
163
399000
3000
e o Sábado, maravilhosamente denominado em sua honra.
06:57
So, formulas relate number to form.
164
402000
2000
Então, as formas relacionam os números com formas.
06:59
That's Euler, his formula
165
404000
3000
Este é Euler, a sua fórmula
07:02
was one of the inspirations that lead to the beginning of string theory
166
407000
3000
foi uma das inspirações que levou ao inicio da teoria das supercordas
07:05
which is kind of cool, not that funny, but it is cool.
167
410000
2000
o que é bastante curioso, não muito engraçado, mas curioso.
07:07
(Laughter)
168
412000
2000
(Risos)
07:09
He was also famous for having no body.
169
414000
2000
Ele também era famoso por não ter corpo.
07:11
(Laughter)
170
416000
3000
(Risos)
07:14
Which a lot of you are like, "How did he figure that out?"
171
419000
2000
E muitos de vocês estão "Como é que ele descobriu isso?"
07:16
He's got no body, no man, just a head floating high.
172
421000
3000
Ele não tem corpo, não é um homem, só uma cabeça a flutuar no alto.
07:19
Here comes Euler.
173
424000
2000
Aqui vem Euler.
07:21
(Laughter)
174
426000
2000
(Risos)
07:23
And that's an icosahedron,
175
428000
3000
E isto é um icosaedro,
07:26
which is one of the five sacred solids, very important shapes.
176
431000
3000
que é um dos cinco sólidos sagrados, formas bastante importantes.
07:29
You see the icosahedron again.
177
434000
2000
Podem ver o icosaedro novamente
07:31
The dodecahedron, it's dual.
178
436000
2000
O dodecaedro, o seu contra-parte.
07:33
There is a dodecahedron which I had to do in my room last night.
179
438000
3000
Este é um dodecaedro que eu tive de fazer no meu quarto ontem à noite.
07:36
The five sacred solids, as you can see there.
180
441000
4000
Os cinco sólidos sagrados, como podem ver aqui.
07:40
Which is not to be confused with the five sacred salads.
181
445000
2000
Que não devem ser confundidos com as cinco saladas sagradas.
07:42
(Laughter)
182
447000
2000
(Risos)
07:44
Blue cheese, ranch, oil and vinegar, thousand islands and house.
183
449000
2000
Queijo azul, rancho, azeite e vinagre, mil ilhas e da casa.
07:46
I suggest the house.
184
451000
3000
Eu sugiro a da casa.
07:49
The reality, now here is something important.
185
454000
2000
A realidade, e isto é importante.
07:51
What's important about this is
186
456000
2000
O que é importante acerca disto
07:53
these shapes are duals of each other.
187
458000
2000
é que estas formas são contra-partes umas das outras.
07:55
And you can see how the icosahedron
188
460000
2000
E podem ver como o icosaedro
07:57
withdraws into the dodecahedron
189
462000
2000
regride para um dodecaedro
07:59
and then they just merge into each other.
190
464000
3000
e depois fundem-se um no outro.
08:02
So, the whole concept of branes in the universe,
191
467000
2000
Então, todo o conceito de membranas no universo,
08:04
if the universe is shaped like a dodecahedron
192
469000
2000
se o universo for da forma de um dodecaedro
08:06
this is a very good map of what could possibly be.
193
471000
3000
isto é um bom mapa do que poderia ser.
08:09
And that is, of course, what we are here to talk about.
194
474000
2000
E isso é, claro, do que estamos aqui para falar.
08:11
What a coincidence!
195
476000
2000
Que coincidência!
08:13
October 9th, in France, Jean-Pierre Luminet
196
478000
4000
Nove de Outubro, França, Jean-Pierre Luminet
08:17
said that the universe is probably shaped like a dodecahedron,
197
482000
3000
disse que o universo é provavelmente da forma de um dodecaedro,
08:20
based on information that they got from this probe.
198
485000
3000
baseado em informação recolhida por esta sonda.
08:23
This would be a normal wave pattern.
199
488000
2000
Este seria um padrão de ondas normal.
08:25
But what they're seeing, way out there in the far reaches
200
490000
3000
Mas o que vemos, bem lá no fundo nos confins
08:28
of the microwave background,
201
493000
2000
do fundo de microondas,
08:30
is this kind of odd undulation.
202
495000
2000
é este tipo estranho de ondulação.
08:32
It doesn't plug in to what they suspected a flat universe would be.
203
497000
4000
Não corresponde ao universo plano que eles suspeitavam ser.
08:36
So, you can kind of get an idea from this
204
501000
3000
Por isso, podem tirar uma ideia disto
08:39
extrapolating that back under this huge picture,
205
504000
3000
extrapolando que atrás desta enorme imagem,
08:42
so we get this idea of what the primal universe looked like.
206
507000
3000
então conseguimos esta ideia do que o universo primário pareceria.
08:45
And judging from this, it looks a little like a cheeseburger.
207
510000
3000
E julgando por isto, parece um cheeseburger.
08:48
(Laughter)
208
513000
2000
(Risos)
08:50
So, I'm thinking the universe is either a dodecahedron or a cheeseburger.
209
515000
3000
Por isso, penso que o universo ou é um dodecaedro ou um cheeseburguer.
08:53
And for me, that's a win-win.
210
518000
2000
E para mim isso é uma situação em que só se sai a ganhar.
08:55
Everybody goes, I'm happy.
211
520000
3000
Tod mundo diz: "Estou feliz".
08:58
(Laughter)
212
523000
1000
(Risos)
08:59
Better really hurry up.
213
524000
3000
É melhor apressar-me.
09:02
I just threw this in because
214
527000
3000
Só meti isto aqui no meio porque
09:05
as important as all of our intellectual abilities are,
215
530000
3000
por mais importantes que todas as nossas capacidades intelectuais sejam,
09:08
without heart and without love it's just -- it's all meaningless.
216
533000
3000
sem coração e sem amor é só -- é tudo sem sentido.
09:11
And that, to me, is really beautiful.
217
536000
3000
E isso, para mim, é realmente lindo.
09:14
(Laughter)
218
539000
1000
(Risos)
09:15
Except for that creepy guy in the background.
219
540000
2000
Exceto aquele sujeito esquisito no fundo.
09:17
(Laughter)
220
542000
5000
(Risos)
09:22
Getting back to the point of my particular presentation,
221
547000
4000
Voltando ao cerne da minha apresentação,
09:26
Kepler, one of my great heroes,
222
551000
2000
Kepler, um dos meus grandes heróis,
09:28
who realized that these five solids, which I spoke of earlier,
223
553000
4000
que percebeu que estes cinco sólidos, dos quais falei anteriormente,
09:32
were related somehow to the planets,
224
557000
2000
estavam de certa forma relacionados com os planetas,
09:34
but he couldn't prove it. It freaked him out.
225
559000
2000
mas ele não o conseguia provar. Isso o deixava maluco.
09:36
But it did lead to Newton discovering gravity.
226
561000
3000
Mas levou à descoberta da gravidade por Newton.
09:39
So, maps of things leading to organized understandings
227
564000
3000
Por isso, mapas de coisas a levar a compreensões organizadas
09:42
of the universe in which we emerge.
228
567000
2000
do universo de onde emergimos,
09:44
Now this is Isaac from a Vietnamese stamp.
229
569000
3000
Agora, este é o Isaac de um selo Vietnamita.
09:47
(Laughter)
230
572000
3000
(Risos)
09:50
I am not suggesting at all that my Vietnamese brothers and sisters
231
575000
3000
Não estou de todo a sugerir que todos os meu irmãos e irmãs Vietnamitas
09:53
could maybe use a little art class here and there. But ...
232
578000
2000
talvez pudessem beneficiar de umas aulas de arte aqui e ali. Mas...
09:55
(Laughter)
233
580000
1000
(Risos)
09:56
that's not a good picture.
234
581000
2000
esta não é uma boa imagem.
09:58
(Laughter)
235
583000
3000
(Risos)
10:01
Not a good picture. Now, my friends in the island of Nevis
236
586000
3000
Não é uma boa imagem. Agora, os meus amigos na ilha de Nevis
10:04
are a little better. Look at that! That's Isaac Newton.
237
589000
2000
são um pouco melhores. Olhem para isto! Isto é Isaac Newton.
10:06
That guy is rockin'.
238
591000
2000
Aquele cara é demais.
10:08
(Laughter)
239
593000
1000
(Risos)
10:09
What a handsome cat.
240
594000
2000
Que rapaz jeitoso.
10:11
Once again, Nicaragua let me down.
241
596000
2000
Mais uma vez, Nicarágua, desapontou-me.
10:13
(Laughter)
242
598000
2000
(Risos)
10:15
And Copernicus looks like Johnny Carson, which is really weird.
243
600000
4000
E Copérnico parece o Johnny Carson, o que é realmente esquisito.
10:19
(Laughter)
244
604000
1000
(Risos)
10:20
I don't get that at all.
245
605000
2000
Não consigo entender de jeito nenhum.
10:22
Once again, these guys rock it out.
246
607000
2000
Mais uma vez, estes caras são demais.
10:24
Isaac is kickin' ass. Man, he looks like a rock star.
247
609000
3000
O Isaac está na maior. Parece uma estrela rock.
10:27
This is freaky is a major way.
248
612000
2000
Isto é demasiado esquisito.
10:29
This is Sierra Leone.
249
614000
2000
Este é da Serra Leoa.
10:31
They got little babies in there, floating in there.
250
616000
3000
Têm ali bebês, a flutuar ali.
10:34
(Laughter)
251
619000
1000
(Risos)
10:35
Man. I don't really need to comment on this.
252
620000
2000
Nem preciso comentar esta.
10:37
But I didn't know that Isaac Newton was in the Moody Blues. Did you?
253
622000
3000
Mas não sabia que o Isaac Newton fazia parte dos Moody Blues. Vocês sabiam?
10:40
(Laughter)
254
625000
4000
(Risos)
10:44
When did this happen?
255
629000
2000
Quando é que isto aconteceu?
10:46
(Laughter)
256
631000
1000
(Risos)
10:47
It's a different kind of course. And they've got five apples?
257
632000
3000
Um rumo diferente. Tem cinco maçãs?
10:50
I mean these guys are extrapolating in realms
258
635000
2000
Quero dizer, estes rapazes estão a extrapolar em planos
10:52
that are not necessarily valid.
259
637000
3000
que não são necessariamente válidos.
10:55
Although five is a good number, of course.
260
640000
2000
Embora cinco seja um bom número, claro.
10:57
Ecuador, my friend Kepler,
261
642000
3000
Equador, o meu amigo Kepler,
11:00
as you can see, they call him Juan.
262
645000
3000
como podem ver chamam-lhe Juan.
11:03
(Laughter)
263
648000
2000
(Risos)
11:05
Juan? No! Johannes, not Juan.
264
650000
3000
Juan? Não! Johan e não Juan.
11:08
It wasn't Carlos Chaplain. It's wrong.
265
653000
3000
Não era Carlos Chaplain. Está errado.
11:11
(Laughter)
266
656000
3000
(Risos)
11:14
René Descartes, of course. Once again
267
659000
2000
René Descartes, claro. Mais uma vez.
11:16
these Grenada people, this is like way too sick
268
661000
2000
este pessoal de Granada, isto é demasiado doentio
11:18
for anybody's imagination.
269
663000
2000
para a imaginação de alguém.
11:20
He's all murky. There is little kids leaning on his leg,
270
665000
3000
Ele está todo sombrio. Tem crianças pequenas encostadas na sua perna,
11:23
little ghosts flying around. We gotta clean this stuff up
271
668000
2000
pequenos fantasmas a voar em volta. Temos de limpar isto
11:25
fast, ladies and gentlemen.
272
670000
2000
rapidamente, senhoras e senhores.
11:27
(Laughter)
273
672000
1000
(Risos)
11:28
This is, of course, the Cartesian coordinates.
274
673000
4000
Isto são, claro, as coordenadas Cartesianas.
11:32
Once again, that's Sierra Leone.
275
677000
2000
Uma vez mais, Serra Leoa.
11:34
This is again, indicating how numbers
276
679000
3000
Isto indica novamente como os números
11:37
relate to space relate to form, maps of the universe.
277
682000
3000
se relacionam com o espaço, com a forma, mapas do universo.
11:40
Because that's why we're here, really, I think to figure stuff out and to love each other.
278
685000
3000
Porque é por isso que estamos aqui, mesmo, penso que para descobrir as coisas e amarmos uns aos outros.
11:43
Descartes. (Laughter)
279
688000
2000
Descartes. (Risos)
11:45
Before the horse. (Laughter)
280
690000
2000
Antes do cavalo. (Risos)
11:47
Now, Monaco took Descartes, and just flipped him around.
281
692000
3000
Agora, Mônaco pegou em Descartes e o virou pelo avesso.
11:50
Now, Monaco is problematic for me, and I'll show you why.
282
695000
3000
Mônaco é problemático para mim e mostrarei porquê.
11:53
Here is a map. All they have is a casino on it.
283
698000
2000
Aqui está um mapa. Tudo o que tem nele é um cassino.
11:55
(Laughter)
284
700000
2000
(Risos)
11:57
And why Franklin Delano Roosevelt is on their map
285
702000
2000
E o motivo pelo que Franklin Delano Roosevelt está no mapa deles
11:59
I don't even want to hazard a guess.
286
704000
2000
nem quero tentar adivinhar.
12:01
But I'd say he'd been to Hellespointica Depressio recently.
287
706000
3000
Mas diria que ele tinha ido a Hellespointica Depressio recentemente.
12:04
(Laughter)
288
709000
1000
(Risos)
12:05
This is the flag of Monaco. Ladies and gentlemen,
289
710000
2000
Esta é a bandeira de Mônaco. Senhoras e senhores,
12:07
the flag of Indonesia. Please examine.
290
712000
2000
a bandeira da Indonésia. Por favor examinem.
12:09
(Laughter)
291
714000
2000
(Risos)
12:11
(Applause)
292
716000
3000
(Aplausos)
12:14
Not sure how this came to be, but it's not right.
293
719000
2000
Não tenho a certeza de como isto aconteceu, mas não está certo.
12:16
In Monaco, "No, what are you talking about?
294
721000
3000
Em Mônaco, "Não, do que você está falando?
12:19
They are so different.
295
724000
2000
São tão diferentes.
12:21
Look, ours is more red, it's longer.
296
726000
2000
Vejam, a nossa é mais vermelha, mais comprida.
12:23
They stole our flag! They stole our flag!"
297
728000
3000
Eles roubaram nossa bandeira! Eles roubaram nossa bandeira!"
12:26
(Laughter)
298
731000
5000
(Risos)
12:31
Bode's law wasn't even his law. It was a guy named Titus.
299
736000
2000
A lei de Bode nem era a lei dele. Era de um rapaz chamado Titus.
12:33
And the reason I just bring this up because it is a law that doesn't really work.
300
738000
3000
E a razão pela qual refiro o assunto é porque é uma lei que nem funciona.
12:36
That's Jude Law and some of his films recently didn't work.
301
741000
3000
Este é o Jude Law e alguns filmes dele recentemente não deram certo.
12:39
(Laughter)
302
744000
2000
(Risos)
12:41
Just a correlation that indicates how things are misinterpreted.
303
746000
3000
Só uma correlação que indica a forma como as coisas são mal interpretadas.
12:44
And I wonder if the photographer said, "Okay, Jude,
304
749000
2000
E imagino se o fotógrafo disse, "Ok, Jude,
12:46
could you touch your tooth? That's good."
305
751000
2000
você poderia tocar no seu dente? Está bom."
12:48
Just a tip, if you're being photographed
306
753000
2000
Um conselho, se está a ser fotografado
12:50
for press pictures, don't touch your teeth.
307
755000
3000
para este tipo de fotografias de imprensa, não toque nos dentes.
12:53
(Laughter)
308
758000
2000
(Risos)
12:55
Prime numbers, Gauss, one of my favorites.
309
760000
2000
Números primos, Gauss, um dos meus favoritos.
12:57
Golden section, I've been obsessed with this thing
310
762000
2000
Seção de ouro, sou obcecado com isto
12:59
since before I was born.
311
764000
3000
desde antes de ter nascido.
13:02
I know that scares a lot of you,
312
767000
2000
Sei que isto assusta a maioria de vocês,
13:04
but that was my purpose entirely.
313
769000
2000
mas este era o meu propósito.
13:06
There we can see Fibonacci numbers related to the Golden Section,
314
771000
2000
Aqui podemos ver os números de Fibonacci relacionados com a Seção de ouro,
13:08
because Fibonacci and Golden Section
315
773000
2000
porque Fibonacci e a Seção de ouro
13:10
relate to the unfolding of the measured meter of matter, as I refer to it.
316
775000
4000
se relacionam com o desenrolar do metro medido da matéria, como eu lhe chamo.
13:14
If Fibonacci had been on Paxil,
317
779000
2000
Se o Fibonacci estivesse a tomar Paxil,
13:16
(Laughter)
318
781000
3000
(Risos)
13:19
that would be the Fibonacci series.
319
784000
2000
Esta seria a série de Fibonacci.
13:21
"Ten milligram, 20 milligram."
320
786000
2000
"10 miligramas, 20 miligramas."
13:23
"Leonardo, dinner's ready, put down those books and take your pills."
321
788000
3000
"Leonardo, o jantar está pronto, deixe os livros e tome os seus comprimidos."
13:26
"Yes, Mama."
322
791000
2000
"Sim mamãe."
13:28
(Laughter)
323
793000
5000
(Risos)
13:33
Alright where is this going? That's a good question.
324
798000
3000
Muito bem, onde quero chegar com isto? É uma boa pergunta.
13:36
Here is the premise that I began 27 years ago.
325
801000
3000
Aqui está a premissa com que comecei há 27 anos atrás.
13:39
If numbers can express
326
804000
3000
Se os números podem expressar
13:42
the laws of this incredible universe that we live,
327
807000
2000
as leis deste incrível universo onde vivemos,
13:44
I reason, through some sort of reverse engineering,
328
809000
3000
racionalizo, que através de um processo de engenharia inversa
13:47
we could extrapolate from them
329
812000
2000
poderíamos extrapolar deles
13:49
some basic structural element of this universe.
330
814000
3000
alguns elementos estruturais básicos deste universo.
13:52
And that's what I did. Twenty-seven years ago
331
817000
2000
E foi o que fiz. Há 27 anos atrás
13:54
I started working on this.
332
819000
2000
comecei a trabalhar nisto.
13:56
And I tried to build a particle accelerator.
333
821000
5000
E tentei construir um acelerador de partículas.
14:01
(Laughter)
334
826000
1000
(Risos)
14:02
And that didn't work out well.
335
827000
2000
E isso não funcionou muito bem
14:04
So, then I thought a calculator is a metaphor.
336
829000
2000
Então, pensei que a calculadora é uma metáfora.
14:06
I can just divide numbers, that's like atom smashing.
337
831000
3000
Posso simplesmente dividir números, é como colidir átomos.
14:09
That's what I did. That's how I found Moleeds.
338
834000
3000
E foi o que fiz. Foi assim que descobri os Moleeds.
14:12
Moleeds are what I believe
339
837000
2000
Moleeds são o que acredito
14:14
the thing that will allow string theory to be proved.
340
839000
3000
a coisa que permitirá provar a teoria das supercordas.
14:17
They are the nodes on the string,
341
842000
3000
São os nodos nas supercordas,
14:20
patterns and relationships, 27, 37.
342
845000
2000
padrões e relações, 27, 37.
14:22
That was the first chart I came up with.
343
847000
3000
Este foi o primeiro gráfico que gerei.
14:25
You can see, even if you don't go for the numbers,
344
850000
2000
Podem ver, mesmo que não olhem para os números,
14:27
the beauty of the symmetry.
345
852000
2000
a beleza da simetria.
14:29
The numbers from one to 36, divided into six groups.
346
854000
3000
Os números de 1 a 36, divididos em seis grupos.
14:32
Symmetry, pairs.
347
857000
2000
Simetria, pares.
14:34
Every top adds up to 37.
348
859000
3000
Cada topo soma 37.
14:37
Bottom, all 74.
349
862000
2000
No fundo, todos 74.
14:39
There is so many intricate relationships that I'm not going to go there now,
350
864000
3000
Existem tantas relações intrincadas que nem vou aprofundar agora,
14:42
because you would say, "Hey, go back to the Fluctus part."
351
867000
2000
porque vocês diriam, "Hei, volta para a parte do Fluctus."
14:44
(Laughter)
352
869000
4000
(Risos)
14:48
Circle of Fifths, acoustic harmony, geometric symmetry.
353
873000
4000
Circulo dos Quintos, harmonia acústica, simetria geométrica.
14:52
I knew those two were related.
354
877000
1000
eu sabia que esses dois estavam relacionados.
14:53
Once again, the Cartesian kind of cross-over.
355
878000
3000
Novamente, o tipo de cruzamento Cartesiano.
14:56
So, I said if I'm going to put a circle,
356
881000
3000
Então eu disse, vou colocar um círculo,
14:59
see what kind of patterns I get, boom, the Red System.
357
884000
3000
ver que tipo de padrões obtenho, boom, o Sistema Vermelho.
15:02
Look at that. You can't just make this stuff up, ladies and gentlemen.
358
887000
2000
Olhem para isto. Não se pode simplesmente inventar isto, senhoras e senhores.
15:04
(Laughter)
359
889000
2000
(Risos)
15:06
You can't just go around going, "Oh, I'm going to put some triangles in a circle
360
891000
3000
Não podem simplesmente andar por aí, "Oh, vou pôr triângulos num circulo
15:09
and they're going to be symmetrical. And they're all going to add up,
361
894000
2000
e vão ser simétricos. E todos eles vão chegar ao somatório,
15:11
and it's going to be, oh yeah, I figured that out."
362
896000
2000
e vai ser, ah sim, eu descobri isto."
15:13
This is beyond anything anybody could just make up.
363
898000
3000
Isto é para além de qualquer coisa que alguém pudesse simplesmente inventar.
15:16
There is the Orange System.
364
901000
2000
Há o Sistema Laranja.
15:18
(Laughter)
365
903000
1000
(Risos)
15:19
And you'll see over here, these are multiples of the number 27.
366
904000
4000
E vão ver aqui, estes são múltiplos do número 27.
15:23
And they recapitulate that shape,
367
908000
3000
E recapitulam aquela forma,
15:26
even though that's a circle of nine and that's a circle of 36. It's nuts.
368
911000
4000
mesmo este sendo um circulo de nove e este um circulo de 36. É louco.
15:30
(Laughter)
369
915000
1000
(Risos)
15:31
That's the Green System. It all folds in half
370
916000
2000
Este é o Sistema Verde. Tudo se dobra a meio
15:33
on the Green System, right between 18 and 19.
371
918000
2000
no Sistema Verde, mesmo entre 18 e 19.
15:35
The Blue System. The Violet. It's all there.
372
920000
3000
O Sistema Azul. O Violeta. Está tudo aqui.
15:38
(Laughter)
373
923000
8000
(Risos)
15:46
Look at that! I mean you cannot make that stuff up.
374
931000
3000
Olhem para isto! Quer dizer, não se pode simplesmente inventar isto.
15:49
(Laughter)
375
934000
1000
(Risos)
15:50
That just doesn't fall out of a tree, ladies and gentlemen.
376
935000
3000
Isto não cai duma árvore, senhoras e senhores.
15:53
Twenty-seven years of my life!
377
938000
2000
27 anos da minha vida!
15:55
(Laughter)
378
940000
1000
(Risos)
15:56
And I'm presenting it here at TED. Why?
379
941000
2000
E estou a apresentar aqui no TED. Porquê?
15:58
Because this is the place if aliens land, I hope they come here.
380
943000
2000
Porque este é o lugar que, se os extraterrestres aterrissem, eu espero que eles venham aqui.
16:00
(Laughter)
381
945000
1000
(Risos)
16:01
"We are going to destroy the Earth. Hmmm ... maybe not."
382
946000
3000
"Vamos destruir a Terra. Hmmm... talvez não."
16:04
(Laughter)
383
949000
2000
(Risos)
16:06
In this last year I have found these subsequent systems
384
951000
2000
Neste último ano tenho descoberto estes sistemas subsequentes
16:08
which allow for the mathematic possibilities
385
953000
4000
que permitem as possibilidades matemáticas
16:12
of the Calabi-Yau manifolds
386
957000
2000
das variedades de Calabi-Yau
16:14
in a way that doesn't necessitate these little hidden dimensions.
387
959000
3000
de uma forma que não necessita das pequenas dimensões escondidas.
16:17
Which works mathematically, but it just doesn't seem God-like to me.
388
962000
3000
Que funciona matematicamente, mas que não me parece Divino.
16:20
It just seems like it's not sexy and elegant, it's hidden.
389
965000
3000
Parece simplesmente que não é sexy nem elegante, é escondido.
16:23
I don't want hidden, I want to see it.
390
968000
2000
Não quero escondido, quero ver.
16:25
(Laughter)
391
970000
2000
(Risos)
16:27
I found other pairs all have symmetry,
392
972000
3000
Descobri que outros pares todos têm simetria,
16:30
even though, unlike the master one, their symmetry is split.
393
975000
3000
mesmo que, ao contrário do principal, a sua simetria seja dividida.
16:33
Unbelievable. This is like crazy.
394
978000
3000
Inacreditável. Isto é loucura.
16:36
Am I the only one that sees this?
395
981000
2000
Sou o único que vê isto?
16:38
(Laughter)
396
983000
5000
(Risos)
16:43
You know, I didn't just draw this in a day, by the way.
397
988000
2000
Sabem, eu não cheguei e desenhei isto num dia, a propósito.
16:45
You know, try making some charts like this at home.
398
990000
3000
Sabem, tentem fazer gráficos deste gênero em casa.
16:48
You gotta be accurate! There's measurement involved, increments.
399
993000
2000
Têm de ser precisos! Envolve medidas, incrementos.
16:50
These are maps, by the way.
400
995000
2000
A propósito, isto são mapas.
16:52
Not stamps, but one day.
401
997000
2000
Não são selos, mas um dia.
16:54
(Laughter)
402
999000
2000
(Risos)
16:56
Okay, I'm getting to the punch. Golden Ratio, it's crazy.
403
1001000
3000
Ok, estou a chegar à questão. Razão de Ouro, maluquice.
16:59
And look at this, built within it is the Golden Ratio.
404
1004000
4000
E vejam isto, inserido bem dentro está a razão de Ouro.
17:03
I start looking at that, and look at them again.
405
1008000
2000
Comecei a olhar para isto, e a olhar para eles outra vez.
17:05
They start looking like planets.
406
1010000
2000
Começaram a parecer planetas.
17:07
I go to JPL.
407
1012000
2000
Vou ao JPL.
17:09
I look at the orbits of the planets.
408
1014000
3000
Olho para as órbitas dos planetas.
17:12
I find 18 examples of it in our solar system.
409
1017000
4000
Encontro 18 exemplos disto no nosso sistema solar.
17:16
I never told anybody. This is the first thing. This could be history.
410
1021000
3000
Nunca contei a ninguém. É a primeira vez. Isto pode ser história.
17:19
(Laughter)
411
1024000
1000
(Risos)
17:20
Kepler was right.
412
1025000
4000
Kepler estava certo.
17:24
(Laughter)
413
1029000
6000
(Risos)
17:30
Eighteen and 19, the middle of the Moleeds, 0.618 is the golden section.
414
1035000
2000
18 e 19, o meio dos Moleeds, 0.618 é a secção de ouro.
17:32
Multiply them together, 18.618 x 19.618 is 365.247.
415
1037000
2000
Multipliquem-nos, 18.618 x 19.618 é 365.247.
17:34
Which is .005 different from the number of days in a year.
416
1039000
5000
Que é .005 diferente do número de dias num ano.
17:39
Hey, you can't make this up.
417
1044000
2000
Oi, não se pode inventar isto.
17:41
(Laughter)
418
1046000
2000
(Risos)
17:43
Thank you very much.
419
1048000
2000
Muito obrigado.
17:45
(Applause)
420
1050000
1000
(Aplausos)
17:46
Thank you.
421
1051000
2000
Obrigado
17:48
(Applause)
422
1053000
2000
(Aplausos)
17:50
Thank you.
423
1055000
2000
Obrigado
17:52
(Applause)
424
1057000
5000
(Aplausos)
Translated by Rafael Eufrasio
Reviewed by Fernando Marinheiro

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ABOUT THE SPEAKER
Charles Fleischer - Comedian, voice artist
Best known as the voice of Roger Rabbit, Charles Fleischer's multi-decade career includes work on stage and on screen, and an online emporium of unusual observations called MonkeyDog.

Why you should listen

Stand-up comedian and voice artist Charles Fleischer hit his stride in the '80s with voice roles in the live action-animation hybrid Who Framed Roger Rabbit?, building a prolific career of roles in cartoons and feature films in the decades since.

But perhaps he found his true calling in more recent years, discovering an interesting relationship between the numbers 27 and 37, which (he tells us) affect everything, as he says, "from protons to neutrons to croutons." This "blueprint for infinity" is called Moleeds, and he explains it in detail on his website, MonkeyDog.

Currently, he runs a media company in Southern California, and contributes writing to television and film.

More profile about the speaker
Charles Fleischer | Speaker | TED.com